Bundesamt für Strahlenschutz - Machine Learning für Gammaspektrenanalyse

Forschungsvorhaben zur Entwicklung und Anwendung von Encoder/Decoder-basierten Machine-Learning-Methoden für die Auswertung und Bewertung von Gammaspektren. Ziel ist die simultane Erfassung und Beschreibung diverser Radionuklide, Reduktion von Rauschen und Zerlegung des Spektrums in Komponenten. Trainingsdaten werden mittels MCNP 6.2/6.3 erzeugt. Das Projekt umfasst die Aufarbeitung des Stands der Technik, Erstellung und Training von ML-Netzwerken, Erprobung und Finalisierung sowie Projektabschluss und Veröffentlichung. Laufzeit: maximal 24 Monate ab Zuschlag.